learn.aiPRO
قتيبة محمد
فهرس المسارات التعليمية

مسارات التعلّم التفاعلية

اختر مساراً للبدء. كل مسار يحتوي على دروس عملية تدمج المفاهيم النظرية مع محررات الأكواد والتجارب الحية.

الركيزة الأساسية
6 دروس45 دقيقة

هندسة الأوامر (Prompt Engineering)

تعلّم كيف تبني أوامر دقيقة مكتملة الأركان يفهمها الذكاء الاصطناعي من المحاولة الأولى دون تخمينات.

محتويات المسار:
  • 01. تحديد الدور (Role Definition)8 د
  • 02. تأطير السياق والبيئة (Context Framing)8 د
  • 03. دقة المطلوب والقيود (Task Precision)7 د
  • 04. صيغة المخرجات وتوفير الرموز (Output Formatting)7 د
المستوى الهندسي
5 دروس50 دقيقة

هندسة السياق (Context Engineering)

كيف تزود الوكيل بملفات مشروعك الحقيقية (PRD, Architecture, Schema, OpenAPI) حتى لا يخترع حلولاً خيالية.

محتويات المسار:
  • 01. وثيقة المتطلبات ومعايير القبول (PRD)10 د
  • 02. مخططات المعمارية والتدفق (System Blueprints)10 د
  • 03. مخططات قواعد البيانات (Prisma / SQL)10 د
  • 04. اتفاقيات الواجهات البرمجية (OpenAPI Specs)10 د
تكامل حقيقي
4 دروس40 دقيقة

بروتوكول سياق النموذج (MCP)

ربط الذكاء الاصطناعي بالبيانات والأدوات الحقيقية في جهازك وخوادمك وقواعد بياناتك بأمان.

محتويات المسار:
  • 01. ما هو MCP ولماذا يغير قواعد اللعبة؟10 د
  • 02. ربط وفحص قواعد PostgreSQL حية10 د
  • 03. إدارة الـ PRs والمستودعات مع GitHub MCP10 د
  • 04. أتمتة الفحص البصري عبر Playwright MCP10 د
تطبيق متكامل
3 دروس35 دقيقة

مسارات العمل الشاملة (Workflows)

كيف تجمع الأدوات والمهارات والسياق والقواعد في خط إنتاج برمجي واقعي ينقل الفكرة للإنتاج.

محتويات المسار:
  • 01. مسار بناء ميزة كاملة من الصفر12 د
  • 02. حلقة التحقق وإصلاح الأخطاء ذاتياً11 د
  • 03. إعادة هيكلة المستودعات الكبيرة12 د